InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.10, no.2, Agustus 2020, 135-144 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Analisis Perbandingan Server Load Balancing
dengan Haproxy & Nginx dalam Mendukung Kinerja Server E- Learning
Sampurna Dadi Riskiono 1 * Donaya Pasha 2
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
2 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia Jl. Z. A. Pagar Alam No.9 -11, Kota Bandar Lampung 35132, Indonesia
*E-mail Penulis Koresponden: sampurna.go@teknokrat.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  dunia  internet  terus  meningkat.  Hal  ini terlihat dengan berbagai sistem yang dapat diakses secara online, termasuk implementasi sistem e- learning . Kondisi ini  harus  didukung  dengan  infrastruktur  server  yang memadai.  Server  harus  mampu  menangani  lonjakan request yang dilakukan setiap user. Oleh karenanya perlu dibangun sistem server dengan memanfaatkan metode load balancing . Sistem
load balancing
mampu mendistribusikan  beban  secara  merata  terhadap  masing- masing server  yang ada dilingkungannya.  Untuk itu perlu dilakukan pengujian terhadap server load balancing yang akan menjadi tumpuan request user sebelum distribusikan ke  masing-masing  server.  Penelitian  ini  akan  melakukan pengujian terhadap Haproxy dan Nginx dengan melakukan pengukuran  terhadap  dua  variable  yakni throughput dan response time . Hasil pengujian menunjukkan implementasi load  balancing dengan  Haproxy  memiliki  nilai response time sebesar  585  ms  lebih  kecil  dengan  Nginx  yang memiliki waktu response time 1180,58 ms pada uji koneksi 300/300  sec.  Sedangkan  untuk  nilai throughput  load balancing dengan Haproxy juga menunjukkan kinerja yang lebih  baik  dengan  nilai  sebesar  896,48  Kb/s  lebih  besar dibandingkan  dengan  Nginx  yang  berada  pada  angka 848,52  Kb/s  pada  uji  koneksi  300/300  sec.  Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, penerapan load balancing dengan Haproxy lebih baik dibandingkan dengan Nginx.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Keywords: E-Learning; Haproxy ; Load balancing; Nginx ;

## Article history:
Diserahkan 11 Juli 2020 Direvisi 4 Oktober 2020 Diterima 9 Oktober 2020 Dipublikasi 9 Desember 2020
DOI :
10.22441/incomtech.v10i3.8751

## 1. PENDAHULUAN
Sejalan  dengan  meningkatnya  kompleksitas  layanan  dan  aplikasi  web  dalam berbagai  bidang,  maka  permintaan  layanan  web  dari  pengguna  semakin
meningkat.  Contoh  layanan  dan  aplikasi  web  yang  populer  adalah  layanan  dan aplikasi bisnis ( e-business ), pendidikan ( e-learning ), berita ( news ), dan lain-lain [1,  2,  3,  4].  Dalam  meningkatkan  sistem  layanan e-learning ,  dibutuhkan  suatu sistem  server  yang  dapat  mengatasi  sejumlah  akses  yang  tinggi.  Hal  ini  terkait dengan skalabilitas sistem, dimana model pelayanan server jamak menjadi sebuah pilihan dengan menerapkan metode load balancing . Load  balancing merupakan  salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  kinerja  dan  ketersediaan  server,  yaitu  dengan    mendistribusikan permintaan  layanan  yang  datang  ke  beberapa  server  sekaligus,  sehingga  beban yang diterima oleh masing-masing server lebih sedikit [5, 6, 7]. Dalam mengatasi peningkatan kinerja ketika adanya akses yang begitu banyak, maka penggunaan banyak server dapat  menjadi solusi untuk mengatasi  hal tersebut. Himpunan dari banyak server disebut dengan kluster server. Sehingga dengan menerapkan kluster server maka dapat meningkatkan keandalan dan ketersediaan aplikasi [8].
Server load balancing memiliki tugas dalam mendistribusikan beban  kerja  ke banyak server  dengan  mempertimbangkan  kapasitas  dari  setiap  server  yang  ada sehingga  dapat  mengurangi  terjadinya  kegagalan  server  [9].  Dengan  penerapan banyak server, maka ketika terjadi kegagalan pada salah satu server, layanan yang ada masih terus dapat berjalan. Hal lain adalah beban yang semakin kecil, karena beban  yang  ada  kemudian  didistribusikan  ke  masing-masing  server  sehingga sistem yang ada menjadi terdistribusi. Sistem terdistribusi menyediakan berbagai sumberdaya, sebagai salah satu keuntungan utamanya adalah dapat menyediakan kinerja  yang  lebih  baik  serta  keandalan  dari  pada  sistem  tradisional  yang  lain dalam kondisi yang sama [10].
Penggunaan  banyak  server  untuk  sistem  terdistribusi  membutuhkan  metode untuk  mengatur  pembagian  beban  secara  adil  atau  merata  pada  masing-masing server. Banyak penelitian telah dilakukan terkait penerapan metode load balancing untuk  mengatur  pembagian  beban  kerja  pada  server  dengan  tujuan  untuk meningkatkan kinerja sistem. Penerapan load balancing dalam web server sangat penting  dan  dapat  merupakan  sebuah  solusi  yang  tepat  dan  efektif  untuk menangani  beban  server  yang  sibuk  serta  diharapkan  dapat  meningkatkan skalabilitas pada sistem terdistribusi [11]. Web server harus bebas dari kegagalan baik  akibat  dari  hardware  ataupun  software.  Dalam  kondisi  yang  lain  fault tolerance dapat diterapkan  untuk  mendeteksi  dan mentoleransi  kerusakan  secara real-time pada sistem terdistribusi [12].

## 2. METODE
Dalam  penelitian ini, metode load  balancing digunakan  untuk meningkatkan kinerja dari server e-learning dengan membandingkan kondisi load balancing yang didukung  dengan  HaProxy  dan load  balancing yang  didukung  dengan Nginx. Untuk  tahap  awal  akan  dilakukan  tinjauan  pustaka  dan  observasi.  Proses selanjutnya  adalah  implemantasi  sistem e-learning dan  dilanjutkan  dengan implementasi  dari  metode load  balancing .  Pengujian  dilakukan  dengan  cara memberikan  sejumlah  koneksi  terhadap  server  e-learning,  baik load  balancing yang didukung dengan  HaProxy maupun load balancing yang didukung dengan Nginx.  Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  terhadap  implementasi  metode load balancing tersebut  dengan  menggunkan  parameter  pengujian  yang  telah
ditentukan.  Dari  hasil  evaluasi, maka  terlihat  nilai  hasil  dari uji  parameter  yang telah  dilakukan.  Untuk  memperjelas  jalannya  penelitian  ini  secara  lebih  detail metode yang akan dilakukan ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar1. Metode Penelitian
Adapun yang menjadi landasan terori dari penelitian ini adalah sebagai berikut.

## 2.1. E-Learning
E-learning merupakan  kependekan  dari Electronic  Learning adalah  sebuah proses pembelajaran dimana penyampaian materi, diskusi, ujian dan lain-lain yang berkaitan dengan kegiatan perkuliahan dilakukan melalui media elektronik [13]. Dari beberapa sistem e-learning yang ada, secara umum dapat dibagi berdasarkan sifat  interaktivitasnya  dan  dapat  dibedakan  ke  dalam  dua  kelompok  yaitu e- learning statis dan e-learning dinamis. Sistem e-learning dikatakan bersifat statis jika  antara  pengguna  sistem  tidak  dapat  saling  berinteraksi,  pembelajar  hanya dapat melakukan proses download bahan-bahan yang diperlukan dan admin hanya dapat  melaukan  proses  upload  file-file  materi.  Sistem  ini  biasanya  digunakan hanya  sebagai  penunjang  aktifitas  belajar-mengajar  yang  dilakukan  secara  tatap muka  di  kelas.  Sedangkan  sistem e-  learning dapat  digolongkan  kedalam e- learning yang  bersifat  dinamis  apabila  siswa  mampu  belajar  dengan  dalam lingkungan yang tidak jauh berbeda dengan suasana kelas dimana di dalam sistem ini terdapat kemungkinan untuk berinteraksi  antara pembelajar dan tutornya baik melalui email, chatting maupun sarana komunikasi lainnya [14].

## 2.2. Load balancing
Load balancing merupakan metodologi jaringan komputer yang bekerja dengan cara  mendistribusikan  beban  kerja  dibeberapa  komputer  atau  kluster  komputer untuk  mencapai  pemamfaatan  optimal  dari  sumber  daya,  memaksimalkan throughput ,  meminimalkan  waktu  respon,  dan  menghindari  kelebihan  beban. Kluster  server  sendiri  merupakan  gabungan  beberapa  perangkat  komputer  yang saling  terhubung  dan  bekerjasama  sehingga  mereka  dapat  dilihat  sebagai  satu sistem  dalam  banyak  aspek,  dan  kluster  komputer  biasanya  digunakan  untuk
meningkatkan  kinerja  dan  ketersediaan  atas  satu  komputer  [11]. Load  balancer dapat  melakukan  berbagai  fungsi  seperti  peyeimbang  beban, traffic  engineering , dan  pemindahan  jalur  trafik. Load  balancer dapat  melakukan  pemeriksaan kesehatan  pada  server,  aplikasi,  dan  konten  untuk  meningkatkan  ketersediaan layanan  dan  pengelolaanya  [15].  Dalam  penerapan load  balancer ada  berbagai algoritma penjadwalan yang dapat digunakan untuk mendistribusikan beban kepada setiap server didalam sekumpulan server. Algoritma penjadwalan yang umumnya digunakan adalah: Round robin dan Least connection.

## Round robin
Untuk  model  penjadwalan  tipe  round  robin, load  balancer mendistribusikan permintaan  layanan  sama  rata  ke  seluruh  real  server  tanpa  memperdulikan kapasitas  server  atau  pun  beban permintaan  layanan.  Jika ada empat  real  server (A,B,C,D),  maka  permintaan  layanan  1  akan  diberikan load  balancer kepada server  A, permintaan layanan  2 ke  server  B, permintaan layanan  3 ke server C, permintaan  layanan  4  ke  server  D  dan  permintaan  layanan    4  akan  kembali  ke server  A.  Mekanisme ini dapat dilakukan  jika seluruh real server menggunakan spesifikasi komputer yang sama. Konsep dasar dari algoritma ini adalah dengan menggunakan  time-sharing.  Pada  dasarnya  algoritma  ini  sama  dengan  FCFS, hanya  saja  bersifat  preemptive.  Setiap  proses  mendapatkan  waktu  CPU  yang disebut  dengan  waktu  quantum  ( quantum  time )  untuk membatasi  waktu  proses, biasanya 1-100 milidetik. Setelah waktu  habis,  proses  ditunda dan ditambahkan pada ready  queue .  Algoritma roundrobin merupakan  algoritma  yang  paling sederhana  dan  banyak  digunakan  oleh  perangkat load  balancing .  Algoritma  ini membagi  beban secara  bergiliran    dan  berurutan  dari  satu  server  ke  server lain sehingga membentuk putaran. Penjadwalan ini merupakan:
1. Penjadwalan preemptive, bukan di-preempt oleh proses lain, tapi terutama oleh penjadwal    berdasarkan  lama  waktu  berjalannya  proses,  disebut preempt  by time .
2. Penjadwal tanpa prioritas. Semua proses dianggap penting dan diberi sejumlah waktu proses yang disebut kwanta (quantum) atau time slice dimana proses itu berjalan.
Ketentuan algoritma round robin adalah sebagai berikut:
1. Jika  kwanta  dan  proses  belum  selesai  maka  proses  menjadi runnable dan pemroses dialihkan  ke proses lain.
2. Jika  kwanta  belum  habis  dan  proses  menunggu  suatu  kejadian  (selesainya operasi I/O), maka proses menjadi blocked dan pemroses dialihkan ke proses lain.
3. Jika  kwanta  belum  habis  tapi  proses  telah  selesai,  maka  proses  diakhiri  dan pemroses  dialihkan  ke  proses  lain.  Algoritma round  robin menggilir  proses yang  ada  di  antrian.  Proses  akan  mendapat  jatah  sebesar  quantum  time.  Jika quantum time-nya habis atau proses sudah selesai, CPU akan dialokasikan ke proses  berikutnya.  Tentu  proses  ini  cukup  adil  karena  tak  ada  proses  yang diprioritaskan, semua proses mendapat jatah waktu yang sama dari CPU yaitu (1/n), dan tak akan menunggu lebih lama dari (n-1)q dengan q adalah lama 1 quantum. Algoritma ini sepenuhnya bergantung  besarnya time quantum . Jika terlalu  besar,  algoritma  ini  akan  sama  saja dengan  algoritma first  come   first served .  Jika  terlalu  kecil,  akan  semakin  banyak  peralihan  proses  sehingga
banyak  waktu  terbuang.  Permasalahan  utama  pada  round  robin  adalah menentukan besarnya time quantum. Jika time quantum yang ditentukan terlalu kecil, maka sebagian besar proses tidak akan selesai dalam 1 quantum. Hal ini tidak baik karena akan terjadi banyak switch, padahal CPU memerlukan  waktu untuk beralih dari suatu proses  ke proses lain (disebut dengan context  switches time). Sebaliknya, jika time quantum terlalu besar, algoritma Roundrobin akan berjalan  seperti  algoritma first  come  first  served .  Time  quantum  yang  ideal adalah jika 80% dari total proses  memiliki CPU burst time yang lebih kecil dari 1 time quantum [16].

## Least connection
Algoritma  ini  melibatkan  pengiriman  permintaan  layanan  baru  ke  server dengan jumlah koneksi bersamaan. Metode ini memerlukan penyeimbang  beban untuk  melacak  jumlah  koneksi  aktif  secara  bersamaan  pada  setiap  server  dan mengirim  permintaan  ke  server  dengan  sedikitnya  jumlah  koneksi  yang  aktif bersamaan [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  2  menjelaskan  bagaimana  bentuk  dari  arsitektur  Server Load balancing dengan HaProxy  yang mana terdiri dari tiga unit server. Server Load balancing dengan  HaProxy,  App  server1 e-learning ,  App  server2 e-learning terletak  pada  jaringan  cloud.  Server load  balancing ini  yang  berfungsi  dalam mendistribusikan beban koneksi yang dilakukan oleh user. Nantinya koneksi yang ada akan didistribusikan merata ke masing-masing server e-learning .
Gambar 2. Arsitektur Server Load balancing dengan HaProxy
Gambar 3. Arsitektur Server Load balancing dengan Nginx
Gambar  3  menunjukkan  bahwa Server  Load  balancing dengan  Nginx,  App server1 e-learning, App server2 e-learning terletak pada jaringan cloud. Sedangkan client dapat melakukan akses melalui jaringan publik. Untuk detail dari antarmuka jaringan yang terpasang akan diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nama Server dan IP Address Nama Server IP Address Server Load balancer HaProxy/Nginx 103.41.205.217 Server 1 E-Learning 103.41.204.218 Server 1 E-Learning 103.41.205.204 User/Client 192.168.7.131
Rincian  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  alamat  IP  103.41.205.217 merupakan  alamat  yang  dimiliki  oleh load  balancer yang  berfungsi  untuk meneruskan dan mendistribusikan permintaan ke aplikasi server. Ketika pengguna meminta  konten  di  server  aplikasi e-learning ,  maka  semua  permintaan  akan melewati server load balancer . Jadi pengguna tidak akan mengetahui real server mana yang melayani. Kemudian permintaan layanan tersebut akan dibagikan oleh server load balancer kepada real server yang terdaftar pada load balancer dengan menyesuaikan  pada  algoritma  penjadwalan  yang  telah  ditanamkan.  Pengamatan dalam penelitian ini dilakukan dengan mengambil dua parameter yaitu throughput dan response  time .  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi  kinerja dengan diimplementasikannya metode load  balancing . Dalam hal ini yang mana pada  sisi  klien  akan  dilakukan  permintaan  secara  bertahap  melalui  tool  httperf untuk  melihat throughput dan response  time .  Untuk  lebih  jelasnya terlihat  pada Tabel 2  yang merupkan hasil rata-rata dari permintaan layanan  yang di lakukan oleh client melalui  tool  httperf.  Dimana  permintaan  layanan  tersebut  akan dilakukan secara bertahap. Dimulai dari jumlah koneksi 100/100 sec, 200/200 sec, dan 300/300 sec yang dilakukan koneksi ke server secara bersamaan dalam satu waktu.  Dari  sini  maka  dapat  dilakukan  pengamatan  serta  membandikan  kinerja dari  kedua  model  yang  telah  di  implementasikan.  Berdasarkan  pada  hasil  yang telah  diperoleh  dari  nilai response  time dan  nilai throughput seperti  yang  di perlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan uji koneksi Nginx dan HaProxy
User/Koneksi Nginx HaProxy Throughput (KB/S) Respon Time (ms) Throughput (KB/S) Respone Time (ms) 100/100 20,84 414,84 49,64 117,94 200/200 36,46 848,52 33,14 896,48 300/300 31,62 1180,58 39,76 585 Rata-rata 29,64 814,6466667 40,84666667 533,14
Gambar 4 memperlihatkan perbandingan secara grafik antara load balancing dengan Nginx dan load balancing dengan HaProxy dari nilai response time yang telah diukur.
Gambar 4. Grafik Response time (ms)
Hasil dari perbandingan kedua model arsitektur antara load balancing dengan Nginx  dan load  balancing dengan  HaProxy  dapat  dilihat  pada  Tabel 2,  dimana penerapan load  balancing dangan  HaProxy memiliki  nilai response  time lebih kecil di bandingkan  dengan penerapan load balancing dengan Nginx dari setiap rentang pengujinnya.  Pada uji koneksi 100/100 sec nilai reponse time dari load balancing dangan HaProxy adalah 117,94 ms, lebih kecil dibandingkan penerapan load balancing dengan Nginx  yang memiliki nilai response time sebesar 414,84 ms. Ini menujukan bahwa kecepatan response time yang didukung penerapan load balancing dengan HaProxy lebih cepat dibandingkan penggunaan load balancing dengan Nginx. Sehingga dari segi layananan, penerapan load balancing dengan HaProxy lebih layak untuk diimplemantasikan karena ini merupakan bagian dari Quality  of  Service (QoS)  dari  suatu  layanan.  Hal  serupa  juga  terjadi  pada  uji koneksi  selanjutnya,  dimana  pada  uji  koneksi  200/200 sec ,  dan  300/300 sec penerapan server jamak yang didukung metode load balancing dengan HaProxy lebih unggul bila dibandingkan dengan penerapan load balancing dengan Nginx. Bahkan  untuk  nilai  koneksi  300/300 sec ,  perbedaan respone  time sangat  besar, dimana load  balancing dengan  HaProxy  memiliki  nilai  585 ms  sedangkan load
balancing dengan Nginx sebesar 1180,58 ms. Namun untuk uji koneksi 200/200 sec nilai response time load balancing dengan HaProxy lebih besar di bandingkan load balancing dengan Nginx.
Hal  serupa  juga  terjadi  pada  saat  pengujian  untuk  mendapatkan  nilai throughput . Hasil dari perbandingan kedua model arsitektur antara load balancing dengan  Nginx  dan load  balancing dengan  HaProxy  dapat  dilihat  pada  Tabel  2, dimana  penerapan load  balancing dangan  HaProxy  memiliki  nilai throughput lebih besar di bandingkan dengan penerapan load balancing dengan Nginx dari setiap  rentang  pengujinnya.  Pada  uji  koneksi  100/100  sec  nilai throughput dari load balancing dangan HaProxy adalah 49,64 Kb/sec, lebih besar  dibandingkan penerapan load balancing dengan Nginx yang memiliki nilai throughput sebesar 20,84  Kb/sec.  Ini  menujukan  bahwa  besaran  nilai throughput yang  didukung penerapan load balancing dengan HaProxy lebih besar dibandingkan penggunaan load  balancing dengan  Nginx.  Sehingga  dari  segi  layananan,  penerapan load balancing dengan  HaProxy  lebih  layak  untuk  diimplemantasikan  karena  ini merupakan bagian dari quality of service (QoS) dari suatu layanan. Hal serupa juga terjadi  pada  uji  koneksi  selanjutnya,  dimana  pada  uji  koneksi  200/200  sec,  dan 300/300  sec  penerapan  server  jamak  yang  didukung  metode load  balancing dengan HaProxy lebih baik bila dibandingkan dengan penerapan load balancing dengan  Nginx.  Untuk  nilai  koneksi  300/300  sec,  perbedaan throughput  load balancing dengan  HaProxy  juga  lebih  besar,  dimana load  balancing dengan HaProxy  memiliki  nilai  39,76  Kb/sec  sedangkan load  balancing dengan  Nginx sebesar 31,62 Kb/sec. Namun untuk uji koneksi 200/200 sec nilai troughput load balancing dengan  HaProxy  lebih  kecil  di  bandingkan load  balancing dengan Nginx.
Gambar 5. Hasil uji koneksi terhadap server tunggal
Gambar 5 memperlihatkan perbandingan secara grafik antara load balancing dengan  Nginx  dan load  balancing dengan  HaProxy  dari  nilai throughput yang telah diukur.
Dari  hasil  total  rata-rata  pengujian,  implemantasi load  balancing dengan HaProxy  lebih  unggul  dibandingkan load  balancing dengan  Nginx.  Dalam penelitian  ini, load  balancer masih  bersifat  tunggal.  Belum  dikembangkan bagaimana  membangun  sebuah  sistem  yang  memiliki  ketersediaan  yang    tinggi dengan    menerapkan  sistem  yang fault  tolerance. Dengan  sistem  yang fault tolerance diharapkan ketersediaan sistem akan terus terjaga.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan. Hasil perbandingan  nilai  rata-rata  menunjukkan load  balancing dengan  HaProxy memiliki  nilai response  time 533,14  ms  lebih  kecil  dibandingkan  dengan load balancing dengan  Nginx  yang  memiliki  nilai response  time 814,64  ms.  Ini menunjukkan waktu respon load balancing dengan HaProxy lebih cepat dibanding load balancing dengan Nginx. Untuk throughput , load balancing dengan HaProxy juga  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  yaitu    40,84  Kb/sec  dibandingkan load balancing dengan Nginx yang memiliki nilai 29,64 Kb/sec. Ini menunjukkan bahwa jumlah paket yang dapat dilewatkan load balancing dengan HaProxy lebih besar dari pada load balancing dengan  Nginx. Maka, berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa penerapan load balancing dengan HaProxy dalam meningkatkan  kinerja  telah  berhasil  diimplementasikan.  Dengan  melihat  nilai response time yang lebih kecil dibanding dengan penerapan load balancing dengan Nginx dan juga nilai troughput yang lebih  besar.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  TerimakasihTerima  kasih  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian kepada  Masyarakat  (DRPM)  Dikti  yang  telah  mendanai  kegiatan  penelitian ini, yakni pada skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) sesuai dengan SK Penetapan Pemenang  Hibah  PDP  nomor:  T/140/E3/RA.00/2019  tanggal  28  Februari  2019 dan  Kontrak  Pelaksanaan  Penelitian  Nomor:  010/LPPM-UTI/FTIK/PDP- MONO/V/2019 tanggal 2 Mei 2019. Terima kasih juga Peneliti sampaikan kepada LPPM  Universitas  Teknokrat  Indonesia  yang  telah  memfasilitasi  kegiatan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] N.  Angsar,  “Pengujian  Distribusi  Beban  Web  dengan  Algoritma  Least  Connection  dan Weighted  Least  Connection,” JNTETI ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  24–28,  2014,  DOI: 10.22146/jnteti.v3i1.38
[2] M.  Jazayeri,  "Some  Trends  in  Web  Application  Development,"  Future  of  Software
Engineering (FOSE '07), Minneapolis, MN, 2007, pp. 199-213, DOI:
10.1109/FOSE.2007.26.
[3] H.  Huang,  Z.  Zhang,  H.  Cheng  and  S.  W.  Shieh,  "Web  Application  Security:  Threats, Countermeasures,  and  Pitfalls,"  in  Computer,  vol.  50,  no.  6,  pp.  81-85,  2017,  DOI: 10.1109/MC.2017.183.
[4] S. M. Murshed, A.M. Al-Hyari, J. Wendel, L. Ansart, “Design and Implementation of a 4D Web  Application  for  Analytical  Visualization  of  Smart  City  Applications,” ISPRS  Int.  J. Geo-Inf, vol. 7, pp. 276, 2018, DOI: 10.3390/ijhi7070276
[5] D.  Lukitasari,  F.  Oklilas,  F.  I.  Komputer,  and  U. Sriwijaya,  “Analisis  Perbandingan Load balancing Web  Server  Tunggal  dengan  Web  server  Cluster  Menggunakan  Linux  Virtual
Server,” Jurnal Generik, vol. 5, no. 2, pp. 31–34, Juli 2010.
[6] M. K. Anwar dan I. Nurhaida, “Implementasi Load Balancing menggunakan Metode Equal Cost Multi Path (ECMP) pada Interkoneksi Jaringan,” InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 19, no. 1, pp. 39-48, April 2019, DOI: 10.2241/incomtech,v9i1.5962
[7] E.  J.  Ghomi,  A.  M.  Rahmani,  dan  N.  N.  Qader,“Load-balancing  algorithms  in  cloud computing:  A  survey,” Journal  of  Network  and  Computer  Applications ,vol.  88,  pp.  50- 71,2017, DOI: 10.1016/j.jnca.2017.04.007.
[8] S.  D.  Riskiono,  S.  Sulistyo,  and  T.  B.  Adji,  “Kinerja  Metode Load  balancing dan  Fault Tolerance Pada Server Aplikasi Chat,” Prosiding Seminar Nasional ReTII ke-11,  2017.
[9] C. Kopparapu, Load balancing Servers, Firewalls, and Caches , Chandra Kopparapu, 2002
[10] J.  A.  Rabu,  J.  Purwadi  dan  S.  Raharjo,  “Implementasi Load  balancing Web  Server Menggunakan  Metode  LVS-NAT,” Jurnal  Informatika, vol.  8,  no.  2,  2012,  DOI:
10.21460/inf.2012.82.126
[11] A.  Alimuddin  dan  A.  Ashari,  “Peningkatan  Kinerja  Siakad  Menggunakan  Metode Load balancing dan  Fault  Tolerance  di  Jaringan  Kampus  Universitas  Halu  Oleo,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 10, no. 1, pp. 11–22, 2016.
[12] H. T. Chang, “ Load balancing and Fault-Tolerance for Scalable Network File Systems Using by Web Services,” Proceedings of the WSEAES 13th international conference on Computers , July 2002, pp. 351–356.
[13] A.  Ambarita,  “Implementasi  Sistem E-learning Menggunakan  Software  Moodle  Pada Politeknik Sains dan Teknologi Wiratama Maluku Utara,” IJIS - Indones. J. Inf. Syst ., vol. 1, no. 2,  2017, DOI: 10.36549/ijis.v1i2.17
[14] B. Suteja dan A. Harjoko, “User Interface Design for e-learning ,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008), Yogyakarta, Indonesia, 2008, pp. 1-10.
[15] S.  Malik,  “Dynamic load  balancing in  a  network  of  workstations,” Pap.  Parallel Process . Course, Carlet., no. 219762, 2000.
[16] G. Triono, “Implementasi Load Balancing Dengan Menggunakan Algoritma Round
Robin Pada Kasus Pendaftaran Siswa Baru Sekolah Menengah Pertama Labschool
Unesa  Surabaya,”  Seminar  Nasional  “Inovasi  dalam  Desain  dan  Teknologi”  - IDeaTech 2015, pp. 169–176